多模态大模型

Hybrid Quantum-Classical Optimization for Multi-Objective Supply Chain Logistics

多目标供应链物流的混合量子-经典优化

Raoul Heese, Timothée Leleu, Sam Reifenstein, Christian Nietner, Yoshihisa Yamamoto

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出混合量子-经典优化方法，用于解决多目标供应链物流问题，通过结合量子子程序和经典启发式方法，实现高质量的帕累托最优解。

Comments 27 pages, 16 figures

Progressive multi-fidelity learning with neural networks for physical system predictions

基于神经网络的渐进多保真学习用于物理系统预测

Paolo Conti, Mengwu Guo, Attilio Frangi, Andrea Manzoni

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Centre for Mathematical Sciences（数学科学中心） ； Department of Civil and Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； MOX -- Department of Mathematics（数学系） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出一种渐进多保真替代模型，利用神经网络整合多模态数据，提升物理系统预测的准确性和泛化能力。